¿Qué es Data Wrangling?

Data Wrangling es el proceso de reunir datos de una variedad de fuentes de datos y limpiarlos para facilitar el acceso y el análisis. La cantidad de datos que se recopilan en la actualidad está creciendo rápidamente, lo que requiere que las organizaciones implementen procesos para manejarlos y organizarlos con el objetivo final de simplificar los flujos de trabajo de preparación de datos.

Una exitosa analítica de datos depende de datos organizados, precisos y procesables. Pero los estudios muestran que del 50 al 80% del tiempo de análisis se dedica a analizar datos que tienen errores, inconsistencias y una organización deficiente para el análisis. Las principales soluciones de Data Wrangling de hoy permiten una Data Wrangling automatizada y en línea que le permitirán conectar, combinar, limpiar y organizar datos de cualquier fuente, incluidas las fuentes de Big Data.

El primer paso de la analítica es la recopilación de datos. Luego, cuando comience a analizar y profundizar en busca de respuestas, frecuentemente es necesario conectarse y combinar información de una variedad de fuentes de datos. Los datos pueden estar desordenados, desorganizados y contener errores. Tan pronto como empiece a trabajar con él, verá la necesidad de enriquecerlo o expandirlo, agregando agrupaciones y cálculos. A veces es difícil comprender qué cambios ya se implementaron.

Desplazarse entre Data Wrangling y las herramientas de análisis ralentiza el proceso de análisis y puede introducir errores. Es importante encontrar una función de Data Wrangling que le permita realizar ajustes fácilmente en los datos sin salir de su análisis.

Los beneficios de Data Wrangling

Acceda y vincule cualquier fuente de datos

Las mejores soluciones actuales de Data Wrangling le permiten conectar todos sus datos de una variedad de fuentes. Al combinar y hacer coincidir sus datos, ya sean estructurados o no estructurados, podrá obtener una vista más clara y completa de los datos y generar conocimientos.

Dedique más tiempo a analizar datos

En lugar de pasar innumerables horas tratando de organizar sus datos antes de que pueda comenzar a comprender lo que significan para su empresa, utilice una solución de Data Wrangling para ahorrar tiempo y dinero. Luego, podrá concentrarse en un análisis más profundo, dedicar más tiempo a la exploración de datos y generar conocimientos que se podrán utilizar para mejoras comerciales.

Garantice datos fiables

Data Wrangling agrega credibilidad a sus datos. Al limpiar y organizar todos sus datos, podrá estar seguro de que el análisis que sigue produce resultados precisos sobre los que se puede actuar sin cuestionar.

Fácil acceso y colaboración

Al simplificar sus datos, Data Wrangling permite un acceso más fácil a una audiencia más amplia dentro de su organización. Hacer que sus datos sean más fáciles de entender abrirá el debate entre los no expertos, lo que permitirá decisiones más rápidas y una colaboración más rica entre equipos.

Capacidades esenciales de Data Wrangling

Data Wrangling en línea rápida y sencilla

Las mejores soluciones de Data Wrangling actuales le permiten realizar la preparación y el análisis de datos en la misma plataforma y en la propia fuente de datos. Data Wrangling en línea permite a los usuarios comerciales realizar ajustes: columnas y filas combinadas de varias fuentes de datos; hacerlo con un clic; cambiar el tipo de datos, la categoría y el nombre de la columna; agrupar dinámicamente columnas de visualizaciones; modificar el orden de clasificación; dividir columnas inteligentes; y limpiar los datos reemplazando los valores incorrectos o faltantes. El soporte completo de API le permitirá insertar funciones, como agregar o cambiar tipos de combinación para brindar información más profunda.

Registro automático de cada uno de sus pasos

Las mejores soluciones de Data Wrangling crean automáticamente una canalización de datos en el espacio de datos de la vista de origen que documenta todos los pasos que se toman en la gestión y el análisis de datos. De esta manera, la trazabilidad y la auditabilidad del modelo de datos se podrán garantizar y compartir fácilmente, con información sobre las fuentes de datos, conexiones, operaciones y transformaciones registradas automáticamente.

El impacto de Data Wrangling

Data Wrangling es un paso esencial para garantizar que obtenga información valiosa y precisa de sus datos durante el análisis. Data Wrangling ayuda a transformar sus datos desordenados, complejos o incompletos en información procesable que es fácil de utilizar. Hoy en día, Data Wrangling es necesaria para separar los datos relevantes del resto debido a la gran cantidad de datos con los que se enfrentan las organizaciones. Data Wrangling protege a las empresas contra datos no confiables, lo que ayudará a dar sentido a conjuntos de datos complicados y a determinar cualquier inconsistencia o error que deberá cambiarse.

Una Data Wrangling eficiente puede ayudar a los analistas a dedicar más tiempo a analizar realmente los datos. En lugar de pasar la mayor parte del tiempo tratando de organizar y limpiar los datos antes de comenzar el análisis o extraer información, los analistas podrán concentrarse en impulsar una mejor toma de decisiones basada en datos precisos.

Data Wrangling también puede ayudar a abrir la colaboración a más empleados, incluso a aquellos que no son expertos en datos. Al simplificar conjuntos de datos complejos, Data Wrangling facilitará la comprensión del significado detrás de los datos. Con una mayor colaboración en los datos, las organizaciones podrán brindar información valiosa a una audiencia más amplia y tomar medidas rápidamente.

Obtener valor de Data Wrangling

Las mejores soluciones actuales de Data Wrangling le permiten corregir sus datos de forma interactiva mientras los analiza, eliminando el ir y venir entre la preparación y el análisis de datos. Este enfoque integrado para la preparación y el análisis de datos es más fácil de utilizar, pues permite una limpieza rápida de datos y es rentable.

La preparación de los datos siempre es necesaria antes del análisis, pero casi nunca se sabe qué hacer antes de examinar los datos. A medida que realiza cambios, es importante validarlos. Data Wrangling puede ofrecer una descripción visual de las fuentes de datos, conexiones, operaciones y transformaciones en un diagrama. Ya sea que esté limpiando y combinando datos de múltiples fuentes, o enriqueciéndolos y transformándolos, podrá ver información detallada sobre las operaciones de datos que se realizaron y obtendrá una vista previa de los resultados. Esto le permitirá establecer y administrar las mejores prácticas para Data Wrangling y mantenerse ágil mientras mantiene la gobernanza.

¿Cuáles son algunos casos de uso principales?

• Análisis de marketing: el marketing moderno se basa en datos para dirigirse con precisión a los clientes potenciales, personalizar las experiencias de los clientes e impulsar la lealtad del cliente. Pero a medida que los dispositivos de IoT se vuelven más populares y las organizaciones comienzan a rastrear cantidades más grandes y complejas de datos sobre sus clientes, los especialistas en marketing necesitan herramientas de Data Wrangling para manejar todos esos datos. Una vez que se completa Data Wrangling, los departamentos de marketing podrán analizar los datos y tomar decisiones más inteligentes basadas en datos.
• Aplicaciones de Machine Learning: si bien Machine Learning y la inteligencia artificial (IA) continúan creciendo en popularidad, las organizaciones aún luchan por garantizar una alta calidad de datos para modelos precisos. Para combatir este problema, las empresas deberán emplear soluciones de Data Wrangling para reunir datos de fuentes múltiples y dispares y permitir la escalabilidad de Big Data.
• Sistemas de atención médica: la industria de la atención médica se ha vuelto cada vez más basada en datos, implementando el análisis para impulsar la eficiencia y garantizar la más alta calidad de atención al paciente. Pero para lograr estos resultados, los proveedores de atención médica deberán recopilar grandes cantidades de datos de registros médicos, datos de pacientes, información demográfica y hallazgos de investigaciones.
• Servicios financieros y banca: Los servicios financieros y la banca de hoy dependen de los datos para impulsar las relaciones con los clientes, mejorar las operaciones y brindar un excelente servicio al cliente. Para hacer esto, las instituciones financieras deberán organizar los datos transaccionales y de clientes para mantener una ventaja competitiva. Esto también es importante para detectar fraudes o riesgos y cumplir con los requisitos de cumplimiento.
• Viajes y hostelería: los macrodatos en la industria de los viajes y la hostelería abren nuevas oportunidades para las empresas que pueden aprovecharlos. Las empresas que utilizan Data Wrangling para recopilar y analizar los datos de los clientes podrán crear experiencias atractivas para los clientes y mejorar la eficiencia operativa.
• Estadísticas de votantes y elecciones: las elecciones de hoy se basan en datos para interactuar con los votantes, comprender los problemas clave y desarrollar una estrategia de campaña. Sin embargo, para crear una estrategia de campaña política basada en datos, existe una gran cantidad de Data Wrangling involucrada en garantizar predicciones precisas.

Fuentes comunes de Data Wrangling

• Datos desestructurados
• Datos estructurados
• Datos cuantitativos
• Datos cualitativos
• Big Data
• Datos de máquina
• Datos en tiempo real
• Datos abiertos
• Datos operacionales